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Enregistrement W3009720131 · doi:10.1016/j.gaceta.2020.02.001

Gaceta Sanitaria en 2019. Trabajando para mejorar la eficiencia en la publicación científica

2020· article· es· W3009720131 sur OpenAlexaff
Clara Bermúdez‐Tamayo, Miguel Negrín Hernández, Juan Alguacil, Erica Briones‐Vozmediano, David Cantarero, Mercedes Carrasco‐Portiño, Gonzalo Casino, Azucena Santillán García, María del Mar García‐Calvente, Laura González, David Epstein, Mariano Hernán, Leila Posenato García, María Teresa Ruiz‐Cantero, Andreu Segura, Marı́a Victoria Zunzunegui, Lucero Juárez, J. Jaime Miranda, Javier Mar, Rosana Peiró, Javier García Amez, Carlos Álvarez‐Dardet

Notice bibliographique

RevueGaceta Sanitaria · 2020
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Health and Social Inequalities
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArtPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Como cada año, presentamos el informe de la actividad realizada por el equipo editorial a lo largo de 2019, así como los datos de desempeño de la revista. El documento permite analizar los avances y las áreas de mejora de la revista, así como los logros más relevantes que fueron alcanzados.\n\n\t\t\t\t Este año queremos destacar los progresos realizados en la implementación de medidas para mejorar la eficiencia y la integridad en la publicación científica, en el marco de la iniciativa REWARD, que tendrán como resultado la renovación de las normas para autores y autoras en 2020. Además, durante 2019 se dio continuidad a la iniciativa comenzada en 2017 de realizar solicitudes de artículos sobre áreas específicas de interés. Así, el pasado año se solicitaron artículos en relación con los efectos de la Gran Recesión y las políticas de austeridad en la salud de la población, que serán publicados a lo largo del año 2020 una vez hayan completado los procesos de evaluación.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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